DSP中的一种M2DPCA和NFA相结合的人脸识别方法

摘要: 针对非参数特征分析(nonparametric feature analysis,NFA)方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,计算复杂等缺点,提出M2DPCA+NFA 相结合的方法。新方法对图像矩阵进行分块,再采用2DPCA 进行特征提取,再实行NFA。该方法能有效提取图像的局部特征,而由于考虑到类内、类间的差异,可弥补PCA 的缺陷。在ORL 人脸库和XM2VTS 人脸库上对LDA 方法、NFA 方法以及本方法分别进行了评价和测试,结果显示,所提方法在识别效果上优于LDA 方法和NFA 方法。 人们在日常生活中最常用的身份认证手段就是人脸识别,其也是当前